Classifica aggiornata il 22/09/2026
La RTX 2080 Ti (11 GB GDDR6, 616 GB/s) rimane molto performante nel 2026 grazie ai suoi 11 GB. Qwen 3 14B Q4 (~8 GB) raggiunge 30+ tok/s, Mistral 7B Q8 (~7,5 GB) a 40+ tok/s.
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Denso 8B Apache 2.0, 12 lingue tra cui FR, 131k ctx, GQA 32Q/8KV. MMLU 73.84, HumanEval 85.37. Uscita 29 aprile 2026.
# HuggingFace : ibm-granite/granite-4.1-8b
Gemma 4 12B (Google): modello denso multimodale (testo, visione, audio), contesto da 256k, ~7 GB di VRAM in Q4. Apache 2.0, multilingue.
# HuggingFace : google/gemma-4-12B
Denso 14B con hybrid thinking. Eguaglia Qwen 2.5 32B Base in STEM/codice.
ollama run qwen3:14b
Granite 4.2 8B (IBM): denso Apache 2.0, contesto 128k, ~4,6 GB di VRAM in Q4. Chat, codice e ragionamento multilingui per le aziende.
ollama pull granite4.2
Versione ottenuta tramite fine-tuning SFT «thinking» di OLMo 3 7B: ragionamento passo per passo, contesto 16k, circa 4,2 GB di VRAM in Q4. 100% aperto, licenza Apache 2.0.
# HuggingFace : zimplex/olmo3-7b-think-sft-eosfix-16k-3ep-euc
GLM 5.3 (Zhipu): denso 7B specializzato in codice e ragionamento, contesto 128k, ~4,1 GB di VRAM in Q4. Leggero, gira su GPU da 6-8 GB, licenza MIT.
ollama pull glm-5.3
Modello denso 9B di nuova generazione. 262k ctx, ragionamento ibrido migliorato.
ollama run qwen3.5:9b
| Posizione | Modello | Params | VRAM Q4 | Contesto | Licenza | Su RTX 2080 Ti |
|---|---|---|---|---|---|---|
| #1 | Granite 4.1 8B Instruct | 8B | 5 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 12 tok/s · Q8 |
| #2 | Gemma 4 12B | 12B | 7 GB | 262 144 | Apache 2.0 | 18 tok/s · Q5_K_M |
| #3 | Qwen 3 14B | 14B | 9 GB | 131 072 | Apache 2.0 | 6 tok/s · Q5_K_M |
| #4 | Granite 4.2 8B | 8B | 4.6 GB | 128 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #5 | OLMo 3 7B Think (SFT) | 7B | 4.2 GB | 16 000 | Apache 2.0 | 32 tok/s · Q8 |
| #6 | GLM 5.3 7B | 7B | 4.1 GB | 128 000 | MIT | 32 tok/s · Q8 |
| #7 | Qwen 3.5 9B | 9B | 6 GB | 262 000 | Apache 2.0 | 9 tok/s · Q8 |
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| La tua VRAM | GPU / Mac tipici | Modello consigliato per la programmazione | Comando Ollama |
|---|---|---|---|
| 8 GB | RTX 4060 / 3060 · M1-M2 16 GB | Qwen 3.5 9B (Q4, 6,6 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3.5:9b |
| 12 GB | RTX 3060 12 GB / 4070 / 5070 | Qwen 3.5 9B (Q8, 11 GB) o Gemma 4 12B (7,6 GB) | ollama run qwen3.5:9b-q8_0 |
| 16 GB | RTX 5070 Ti / 4080 / 5080 · RX 9070 XT · M4 24 GB | Devstral 24B (Q4, 14 GB) — specialista negli agenti di programmazione | ollama run devstral:24b |
| 24 GB | RTX 3090 / 4090 · RX 7900 XTX · M4 Pro 48 GB | Qwen 3.8 27B (Q4, 18 GB) — il « quasi Copilot » | ollama run qwen3.8:27b |
| 32 GB | RTX 5090 | Qwen 3.6 35B-A3B (Q4, 23 GB) — MoE veloce | ollama run qwen3.6:35b |
| 48 GB+ | Mac M4 Max 64 GB · M2 Ultra 128 GB | Qwen3-Coder 30B-A3B (Q8, 32 GB — 256k ctx) | ollama run qwen3-coder:30b-a3b-q8_0 |
-base : ollama run qwen2.5-coder:7b-base — è ancora il riferimento per questo caso specifico. ⚠️ Qwen 3.8: il suo livello di ragionamento è impostato su un valore molto alto per impostazione predefinita e « ragiona troppo » sulle richieste semplici — abbassalo a low (o disattivalo) al primo avvio. ⚠️ Insidia della licenza: Codestral 22B = Mistral Non-Production License → vietato per programmare al lavoro. Qwen 3.5/3.8, Gemma 4 e Devstral sono distribuiti sotto licenza Apache 2.0. 💡 Va in crash per problemi di memoria? Tieni circa 1,5 GB di VRAM libera per il contesto, oppure scendi di un livello di quantizzazione.🔌 Per integrarlo in VS Code: Cline (agente che opera su più file), Aider (CLI) o Tabby/Twinny (autocompletamento FIM) — tutti si collegano a Ollama in locale. Il kit Copilota Locale — configurazioni pronte da incollare + setup testato — è disponibile: /copilote-local.
Filtro: Q4_K_M ≤ 10 GB. Bonus 7-14B. 616 GB/s = buona banda passante Turing.
Criteri presi in considerazione:
Il sistema di assegnazione dei punteggi è completamente trasparente: consulta la nostra metodologia per i dettagli sul calcolo della VRAM e dei token/sec.
RTX 2080 Ti nel 2026: veramente utilizzabile?
Sì — 11 GB + 616 GB/s permettono 7-14B in Q4. Mistral 7B Q5 (~5,5 GB) a 50 tok/s, Qwen 3 14B Q4 (~8 GB) a 30-35 tok/s. Vedi guide.
2080 Ti vs 3060 12 GB ?
3060 12 GB = +1 GB di VRAM ma 360 GB/s contro i 616 GB/s della 2080 Ti. La 2080 Ti è circa il 70% più veloce. La 3060 è però più moderna (CUDA 11+, Ampere). Vedi 3060 12GB.
Prezzo di una 2080 Ti usata?
~300-400 € in Francia. Buon rapporto prestazioni/€ se si trova un'offerta. Una 3060 da 12 GB usata a ~200 € resta più adatta per il solo uso con LLM.
Conviene preferire una configurazione recente?
Per la velocità, sì (5070 ~650 € nuova). Per la quantità di VRAM, la 3090 usata (24 GB) resta imbattibile. La 2080 Ti è una solida scheda di fascia media storica. Vedi RTX 3090.